图像处理作业1zu2o

图像处理大作业。

一、填空题。

1、列举数字图像处理的三个应用领域工业、医学、军事

2、存储一幅大小为，256个灰度级的图像，需要8m bit。

3、亮度鉴别实验表明，韦伯比越大，则亮度鉴别能力越差。

4、直方图均衡化适用于增强直方图呈尖峰分布的图像。

5、对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是色调、饱和度、亮度。

二、选择题。

1、采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。（ b ）

a 图像整体偏暗b 图像整体偏亮

c图像细节淹没在暗背景中 d图像同时存在过亮和过暗背景。

2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（ b ）

a 平均灰度b 图像对比度

c 图像整体亮度d图像细节。

3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（ a ）

a、rgb b、cmy或cmyk c、hsi d、hsv

4、采用模板［-1 1］t主要检测（ a ）方向的边缘。

a.水平 b.45 c.垂直 d.135

5、下列算法中属于图象锐化处理的是：( c )

a.低通滤波 b.加权平均法 c.高通滤波 d. 中值滤波。

6、维纳滤波器通常用于（ c ）

a、去噪 b、减小图像动态范围 c、复原图像 d、平滑图像。

7、彩色图像增强时， c 处理可以采用rgb彩色模型。

a. 直方图均衡化 b. 同态滤波

c. 加权均值滤波 d. 中值滤波。

8、 b 滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。

a. 逆滤波 b. 维纳滤波

c. 约束最小二乘滤波 d. 同态滤波。

9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫 b 。

a. 巴特沃斯高通滤波器b. 高频提升滤波器

c. 高频加强滤波器d. 理想高通滤波器。

10、图象与灰度直方图间的对应关系是 b _

a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不。

三、判断题。

1、马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在的毛边现象。（

2、高斯低通滤波器在选择小的截止频率时存在振铃效应和模糊现象。（

3、均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘。（

4、高频加强滤波器可以有效增强图像边缘和灰度平滑区的对比度。（

5、图像取反操作适用于增强图像主体灰度偏亮的图像。（

6、彩色图像增强时采用rgb模型进行直方图均衡化可以在不改变图像颜色的基础上对图像的亮度进行对比度增强。（

7、变换编码常用于有损压缩。（

8、同态滤波器可以同时实现动态范围压缩和对比度增强。（

9、拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理。（

10、当计算机显示器显示的颜色偏蓝时，提高红色和绿色分量可以对颜色进行校正。（

四计算题。1、试给出把灰度范围（0，10）拉伸为（0，15），把灰度范围（10，20）移到（15，25），并把灰度范围（20，30）压缩为（25，30）的变换方程。解：由得：

2、为什么一般情况下对离散图像的直方图均衡化并不能产生完全平坦的直方图？

答：这是由于直方图均衡化是将图像灰度的概率密度均匀分布，只将几个像素较少的灰度级归并到了一个新的灰度级上，而像素较多的灰度级间隔拉大。

3、如果一幅图像已经用直方图均衡化方法进行了处理，那么对处理后的图像再次应用直方图均衡化，处理的结果会不会更好？

答：处理结果与处理前结果大致相同，没有太大的变化，只是平均值稍有所变。

4、已知一幅64×64数字图像的灰度级有8个，各灰度级出现的频数如表4-7a所示。试将此幅图像进行直方图变换，使其变换后的图像具有如表4.7b所示的灰度级分布，并画出变换前后图像的直方图。

表4-7a表4-7b

解：5、已知一幅图像的灰度级为8，即（0，1）之间划分为8个灰度等级。图像的左边一半为深灰色，其灰度级为，而右边一半是黑色，其灰度级为0，如图4-53所示。

试对此图像进行直方图均衡化处理，并描述一下处理后的图像是一幅什么样的图像。

题4-5图。

解：用直方图均衡化处理后左边的深灰色变为白色其灰度值为255，即等级为1。

由变为。6、有一幅图像由于受到干扰，图中有若干个亮点（灰度值为255），如图4-54所示。试问此类图像如何处理，并将处理后的图像画出来。

题4-6图。

解：用的模块进行中值滤波。

7、数字图像增强中拉普拉斯算子常用什么形式？试用拉普拉斯算子对图4-55进行增强运算，并将增强后的图像画出来。

题4-7图。

解：数字图像增强中拉普拉斯算子常用形式为。

处理后图像为：

8、试画出几种高通滤波器的特性曲线。

9、试讨论用于平滑处理的滤波器和用于锐化处理的滤波器之间的区别和联系。

10有一种常用的图像增强技术是将高频增强和直方图均衡化结合起来以达到使边缘锐化的反差增强效果。试讨论这两种处理的先后顺序对增强效果有什么影响，并分析其原因。

答：先用直方图均衡后用高频增强效果会好一些，因为如果图像偏亮或偏暗时，高频增强会减少一些灰度信息。

11 说明离散傅立叶变换（dft）和快速傅立叶变换（fft）计算量上的关系。

n点dft共需要n2次复数乘法和n(n-1)次复数加法，共4n2次实数乘法和(2n2+2n*(n-1))次实数加法。利用fft算法之后，任何一个n为2的整数幂（即n= 2m）的dft，都可以通过m次分解，最后成为2点的dft来计算。大多数情况下复数乘法所花的时间最多，所以以复数乘法的计算次数来比较dft与fft的效率为：

dft/fft=2n/log2n。

五动手题。1 对给出的一段**，计算一辆或多辆车的车速。

要求：1）说明总体思路。

2）给出每一步的处理方法、程序及结果。

3）对每一步的方法展开讨论。

4）不限工具。

5）针交通测速的要求及目前常用的交通测速方法，提出基于图像处理测速的总体设计思路。

一、序言。随着社会经济的快速发展，交通系统日益复杂。智能交通系统的出现为交通系统的管理提供了各种实时交通信息，方便、高效地利用和管理了现有的交通系统，作为交通流基本参数之一，实时车速也具有基本的交通流特性，它的采集手段有很多，目前，交通流信息采集设备的种类很多，如测速雷达、交通微波探测器、超声波检测器、红外线检测器、环形检测线圈等，这些方法的缺陷有以下几个方面：

1)不便于安装和维护，甚至有的需要对路面挖掘以埋入检测器或进行抢修，不但破损路面，而且容易造成交通堵塞；(2)所获取的信号不直观，需要经过较复杂的处理，才能获取有用的交通参量，不便于实时控制；(3)能够检测的交通参量有限，一般只用于汽车流量及速度的检测，不能适应现代智能交通系统需要的更多参数的检测；(4)设备使用寿命短，故障率高。根据西方很多城市的报告，在其运行交通控制系统时，至少有25%至35%的电磁线圈检测器处于非工作状态或发生故障。通过**图像的检测与识别，可以对道路的交通流、路况等实时监视，提取交通流信息(车流量、车速、车型、车道占有率、排队长度等)，在交通拥挤未发生时，及时采取措施、疏导交通、防止交通拥挤发生。

该方法具有不需要改造路面，可检测多参数、检测范围大、使用灵活等特点，有广阔的应用前景。

随着计算机技术和电子技术的迅猛发展，现有计算机己具有很强的数据处理能力，这为计算机视觉、图像处理以及模式识别技术应用于交通流信息采集系统中提供了强大的技术保障。基于图像处理的车速测量系统利用摄像机对交通流进行摄像，采用计算机图像处理和模式识别技术对连续的交通流图像进行处理，从而达到监测交通流的目的这种方式具有安装简便，不破坏路面，不受天气影响，设置灵活，监测项目多，覆盖范围广，检测精度高等优点。

二、基于图像处理的车辆测速。

2.1 总体思路。

在基于**图像处理的测速方法中，主要需解决的问题是从图像序列中获得车辆移动的距离，即找到两张图像中车辆位置的匹配关系。

要获得车辆在路面上实际移动的距离，首先需要提取相邻两帧要测车辆的图像帧，在第n帧图像中选取一些特征点或特征区域，在第n+1帧中确定与之相应的特征点或特征区域在图像中的位置，并且保证使用的摄像机是固定架设不动的(包括空间位置不动和摄像角度不动，这在工程中完全可以做到 ),则两帧图像中的像素点即有了对应可比性，分别定位到特征点或特征区域在两幅图像中的位置 s1 ( t 1时刻帧图像中)和 s0 ( t 0 时刻帧图像中),相减可以得到对应点或者对应在 t 1 - t 0 (即_t，相邻帧间的时间，很容易获得)时间内移动的像素距离 ( s1 - s0 )。根据速度公式，自然可以求得该块在图像中的移动速度，单位为_像素 /秒_。

然后通过间接的方法，算出实际距离与像素距离的关系，从而。

由公式计算出车速。

2.2具体算法：

2.2.1找出特征区域。

在本例中假设选用车头区域作为特征区域。

首先要选取监控**中相邻的两帧图像，然后对图像帧进行预处理。预处理时先对图像进行灰度化，结果如图2所示。由于**图像中的存在噪声，要先进行滤波，滤波后图像如图3可视。

由**可以看出，此镜头内有3个车道，为了避免其他车道的影响，先将其他的去掉，同时，为了减少**下面的影响，将下面的字去掉，结果如图4所示。此后，要对图像进行二值化，结果如图5所示。然后从最后一行开始统计在垂直方向统计白点的个数，统计之后的曲线如图6所示，最后从后往前，将曲线中第一次连续超过列的1/3的行数找出来，将这些行所在的图像，也就是车头，作为特征区域，结果如图7所示。

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